随着人工智能的迅猛发展和复杂优化问题的广泛应用,传统数字计算方式面临着能源消耗和计算效率的双重挑战。模拟光学计算机(Analog Optical Computer,简称AOC)的出现,为解决这一困境提供了全新的思路。通过创新性的将三维光学技术与模拟电子电路结合,AOC实现了在同一硬件平台上高速、高效地执行机器学习推理与组合优化任务,开创了计算架构的新时代。 AOC的核心设计理念是在物理层面直接实现固定点搜索算法,避免了传统数字系统中频繁的数字-模拟转换,从而显著提升计算效能并降低能耗。在其运作过程中,光学组件负责矩阵与向量的乘法计算,而模拟电子部分则完成非线性变换、加减运算及退火调节。两者间通过高速反馈环路协同工作,每次迭代时间约为20纳秒,使得系统能在极短时间内逼近问题的固定点解,且天然具备抵抗模拟噪声的能力。
在人工智能推理方面,AOC专门支持基于迭代固定点的神经平衡模型,这类模型本质上是一种自递归神经网络,能通过动态深度实现递归推理和更强的泛化能力。这类模型在数字芯片上因计算密集和内存瓶颈而受限,而AOC的模拟硬件架构天然适合这类计算模式,能够实现快速且能效极高的推理。实际演示包括对MNIST和Fashion-MNIST数据集的图像分类以及非线性回归任务,实验结果表明硬件推理性能与数字孪生模型高度一致,并优于传统线性模型。 组合优化方面,AOC采用了通用性的二次无约束混合优化问题(QUMO)形式,涵盖了含有二进制及连续变量的多样现实问题,显著优于仅支持二进制变量的QUBO模型,使其可表达更多复杂约束。通过AOC硬件加速的固定点搜索策略,在医疗图像重建和金融交易结算等实际问题中均获得优秀结果。例如,在医疗影像重建中,AOC成功对采用稀疏表示和压缩感知技术的MRI影像进行高质量重构,实现了传统数字优化方法难以高效解决的"ℓ0范数"问题;在金融交易结算中,AOC能够快速准确地最大化批处理中可结算交易数量,表现出较对应的商业线性规划求解器更优的效率和稳定性。
硬件结构方面,AOC巧妙运用三维光学设计提升光路的扇入与扇出效率,远超平面光学设备的矩阵乘法规模限制。microLED阵列作为光源,通过强度编码存储状态向量,空间光调制器根据权重矩阵调制光强,而光电探测器阵列负责将加权光信号转回电信号,完成计算的基本单元。整个系统的模拟电子部分则负责实现固定点方程中的非线性函数及退火调节,保障迭代收敛与计算稳定性。 创新点不仅体现在架构设计,软件层面的数字孪生模型(AOC-DT)对硬件的精准模拟更是关键。借助AOC-DT,研究人员可离线训练神经网络模型,精确预测硬件行为并完成权重转换,极大降低了硬件调试难度,提高了模型部署效率。AOC-DT还支持对大规模优化问题的算法演示与调优,验证了AOC潜在的工业应用能力。
未来,AOC具备良好的扩展性,借助模块化设计和问题分解技术,可扩展至数千万至数十亿权重规模。当前消费级元件,如microLED、空间光调制器及高速模拟电路的成熟制造工艺,为AOC的产业化奠定了坚实基础。同时,三维光学微型化及集成化的推进,将进一步推动AOC向更高性能和更低成本方向发展。 从能效角度看,预计AOC可达到每瓦500万亿次运算(500 TOPS/W)量级,比现有顶尖GPU提升百倍以上,这无疑对数据中心和边缘计算环境下的人工智能工作负载带来革命性影响。它不仅满足了计算需求,还积极响应可持续发展的能源策略,是迈向碳中和社会的重要技术力量。 总结而言,模拟光学计算机基于固定点搜索的嵌入式迭代计算框架,以其高效、快速和低噪声的特点,为人工智能推理及复杂组合优化问题提供了一种极具竞争力的新路径。
它的成功融合光学和模拟电子技术,使得未来智能系统能够突破传统架构瓶颈,在能源效率和计算性能之间实现理想平衡。随着硬件设备的日益成熟和算法的持续优化,AOC有望广泛应用于医疗影像处理、金融风险管理、智能制造以及自动驾驶等关键领域,成为引领下一代智能计算浪潮的核心技术。 。
